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  A649 TinyML|TensorFlow Lite機器學習
應用Arduino與低耗電微控制器

「想要瞭解如何在資源有限的設備上運行機器學習嗎?那就要看這本書,它是AI發展的里程碑。」
—MassimoBanzi
Arduino共同創辦人

「本書藉由清楚、有趣的用例來教你如何在Arm微控制器上部署ML。」
—JemDavies
Arm機器學習集團副總裁、研究員和
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  A627 機器學習|特徵工程
資料科學家需學的原理與技術

"資料前置處理和特徵工程已經被認為是許多應用中模型效能的主要推手。我很高興終於有一本專書來談論這個主題。Alice和Amanda詳細解釋了許多常用技術的精妙細節。"
—AndreasC.Müller
哥倫比亞大學機器學習講師
scikit-learn核心開發者

特徵工程是機器學
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  A590 精通機器學習|使用Scikit-Learn, Keras與TensorFlow 第二版
建立智慧系統的概念、工具與技術

“這是一本卓越的機器學習資源,有清楚、直觀的解說,以及大量實用技巧。”
—FrançoisChollet
Keras作者,《DeepLearningwithPython》作者

“這本書詳細介紹以神經網路解決問題的理論與做法;建議想要實際運用ML的人都要看這本書。”
—Pet
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  A616 Data Science from Scratch中文版 第二版|用Python學資料科學
從事資料科學方面的工作時,活用各種相關函式庫、軟體框架、模組、工具包是很好的做法,但如果原本完全不懂資料科學,從頭開始也是一種不錯的做法。本書將採取土法煉鋼從頭學起的方式,帶領讀者認識與資料科學相關的許多工具與演算法。

你只要具備基本的數學能力,以及程式設計的基礎,本書就可以幫你在遇到相關的數學與統計知識時,不至於感
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  A603 圖形演算法|Apache Spark與Neo4j實務範例
"從基本概念到重要的演算法,再到處理平臺和實際案例,作者為美妙圖形世界編寫了一本兼具指導性與說明性的參考指南。"
—KirkBorne,PhD
PrincipalDataScientistandExecutive
Advisor,BoozAllenHamilton

"一本實用且資訊豐富的指南,幫助你藉由使用圖形
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  A609 深度學習|生命科學應用
基因組學、顯微鏡學、藥物開發等生命科學上的應用

“對科學社群的重要貢獻”
-Prabhat
LawrenceBerkeley國家實驗室NERSC數據與分析服務團隊負責人

“優質的高層次精要說明,討論特定技術基礎與底層科學”
-C.TitusBrown
加大戴維斯分校教授

深度學習在許多領域已經達成
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  A568 PyTorch自然語言處理|以深度學習建立語言應用程式
“這是NLP與深度學習入門的好書。作者Delip與Brian清楚的說明NLP概念並以程式碼示範如何解決NLP實務工作”
-LilingTang
Rakuten研究員

自然語言處理(NaturalLanguageProcessing,NLP)提供解決人工智慧問題的機會,造就出AmazonAlexa與GoogleTr
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  A574 Python資料分析 第二版
用PANDAS、NUMPY和IPYTHON做資料分析

『本書已是Python資料生態圈的經典之作。這個新版本更新了從Python3.6到最新版pandas功能,這些關鍵領域的更新更增加本書價值。透過說明為何使用Python資料工具的原因和用法,協助讀者以全新及富創意的方法,學會如何有效率的使用它們。書中的概念對任何資
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  A576 機器學習|工作現場的評估、導入與實作
本書是專為想要將機器學習實際應用在工作上的讀者所寫的書,說明如何在職場上應用機器學習與資料分析的工具。

透過本書,您可以了解:
.如何啟動機器學習的專案
.如何讓機器學習與現存的系統互動
.如何收集機器學習的資料
.如何建立假設與分析
.機器學習的基礎知識
.分門別類介紹機器學習演算法的各種特徵
.以阻
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  A523 Deep Learning|用Python進行深度學習的基礎理論實作
不走捷徑,幫助您真正搞懂「深度學習」的真義
這是一本與「深度學習」有關的書籍。從入門開始說明,一步一步帶領你瞭解深度學習必須具備的知識。本書可以幫助您了解:深度學習究竟是什麼?有何特色?根據何種原理來運作?

從零開始,由實做中學習
本書的目標是,盡量避免使用不瞭解內容的「黑盒子」,以基
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